BAYES决策的MATLAB程序设计

利用MATLAB语言,可以完成贝叶斯决策的程序设计. 贝叶斯决策有严谨的思路,是决策者经常使用的一种决策方法. 贝叶斯决策在情况不明的状态下,能够做出得到最佳效果的决策.     

基于贝叶斯决策方法的电力企业知识管理投入评估

运用贝叶斯决策方法评估电力企业知识管理投入的费用,以便为企业的科学预算和宏观调控提供科学决策依据.贝叶斯决策方法既考虑了决策者重要的私人信息,同时又考虑了统计分析的样本信息,使得决策分析过程更加符合实际.     

贝叶斯网络的结构学习综述

贝叶斯网络是一种描述变量间不确定性因果关系的概率图模型,广泛应用于预测、推理、诊断、决策风险及可靠性分析等领域.结构学习作为构建贝叶斯网络的基础,被证实为非确定多项式难题.文中将贝叶斯网络结构学习按照数据量大小分为完备数据和缺失数据,将完备数据下的贝叶斯网络结构学习分为近似学习算法和精确学习算法.根据上述分类方法,对现...     

贝叶斯分类器在智能交通中人车识别的研究

本文利用最小风险贝叶斯决策理论设计出人车分类器,该方法设计简单、运行高效且对特征维数选择敏感,并将其和线性分类器分别用于智能交通系统视频图像的人车分类中进行仿真实验.实验结果验证了贝叶斯分类器的人车检测错误率优于线性分类器.     

基于贝叶斯理论的公安情报预测方法

贝叶斯理论是一种统计推断理论,它能够通过概率估算把证据信息转化为量化的、高质量的决策依据。该理论应用于公安情报预测领域,有利于实现公安情报的实时精准预测,提高警务决策的效率与正确性。本文将贝叶斯理论的分析步骤和计算流程进行简化,讲解了贝叶斯理论的精髓,并以公安工作实际案例研究为基础,探讨贝叶斯理论在公安情报预测中的应用。用贝叶斯理论进行公安情报预测具有有效性与通用性,对公安警务决策具有重要作用。     

朴素贝叶斯分类器的误差估计

模式分类旨在依据识别对象特征的观察值将其归并至某个类别,贝叶斯分类决策可实现模式分类．给出一类遵从特征观察量独立性假设的贝叶斯分类器即朴素贝叶斯分类器设计．并给出朴素贝叶斯分类器的分类误差估计方法．理论分析与实验结果表明,朴素贝叶斯分类器设计方案可行,且其分类误差估计方法有效,可用于模式分类事务处理．     

基于贝叶斯理论的房地产投资风险决策研究

由于房地产投资受政策、社会环境、经济环境、管理水平等诸多因素的制约，因而投资成败的不确定性极大。将贝叶斯决策理论应用于房地产投资决策中，建立了房地产投资贝叶斯风险决策模型，分析了决策模型中各种参数的确定方法，并阐述了该模型对降低决策风险的作用。     

基于最小错误率的贝叶斯决策在手写英文字母分类识别中的应用

统计决策理论是处理模式识别问题的基本理论之一,而贝叶斯决策理论方法又是统计模式识别中的一个基本方法,它可以有效地对大量数据进行分析,并生成相应的分类器,对于数据的分类识别有着重大的意义。把最小错误率的贝叶斯方法运用到手写英文字母的识别中,提高了分类的准确性和有效性。     

基于粗糙集和贝叶斯理论的IT项目风险规则分析

针对IT项目的风险决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,在传统粗糙集的基础上,将贝叶斯理论引入到IT项目的风险规则中,提出了规则支持度、置信因子、覆盖因子等获取的相关算法,构建了基于粗糙集与贝叶斯理论相结合的风险规则模型,并通过实例对该模型进行了详细分析.     

贝叶斯方法在房地产风险决策中的应用研究

风险概率期望分析是房地产投资风险决策的难点问题。传统的敏感性分析和概率分析主要是利用事先预测概率为依据,而不便于利用事物发展中的信息对预测概率进行及时合理修正、调整,使之更接近实际情况,使决策者可根据发展变化信息及时调整决策。文中将决策树方法与贝叶斯概率分析相结合,结合实例提出了贝叶斯方法在房地产投资风险决策的应用方法和相关决策规则的选择思路。     

改进的贝叶斯网络模型在保险欺诈挖掘中的应用

介绍了朴素贝叶斯网络模型,为使贝叶斯网络模型适用于数据库计算,修改了贝叶斯概率测度的计算方法,为提高计算效率,改进了常用的贝叶斯网络分类器的概率公式,使之更适合在数据库上计算。构造了基于贝叶斯网络的决策树产生子结点的评价计算公式;通过将贝叶斯网络与决策树有机结合,构造了基于决策树结构的贝叶斯网络模型,在此基础上形成了适用于保险欺诈的挖掘方法。该项目与泰安某保险公司合作完成,并应用于该公司的保险业欺诈业务的挖掘,取得了良好效果。     

贝叶斯定理在风险型决策中的应用

阐述了风险型决策的4个特性、贝叶斯定理公式的基本模型及其对解决风险型决策问题的重要意义。重点列举两个典型案例,生动具体地说明了贝叶斯定理在风险型决策中的应用过程以及产生的良好效应,同时对决策树方法进行了规范并进行了详细的讲解。     

基于贝叶斯决策的网格计算资源分配算法

在网格计算中,对资源的分配与分布式系统的性能度量、分析和预报密切相关.在已有的基于负载平衡和用户QoS的资源分配算法中,均未更好的利用资源预报提供的补充信息对分配决策进行后期修正.基于贝叶斯决策的资源分配算法,将资源分配看成是完全不确定型决策问题,利用概率论的知识对分配决策进行及时修正.通过建模证明该算法的实用性,并通过仿真实验进行了进一步的验证.     

基于遗传算法DDBN参数学习的UUV威胁评估

针对复杂海洋环境下存在不确定事件对无人水下航行器自主作业和安全性所带来的威胁。本文设计了基于动态贝叶斯网络的威胁评估模型和决策推理模型,采用遗传算法实现了离散动态贝叶斯网络参数学习,最终得到最优的模型参数,进而增强了推理模型对海洋环境的快速反应能力。仿真实验结果证明:提出的算法可以得到真实的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂海洋环境下UUV威胁评估问题,为UUV的自主任务决策提供有效的参数保障。     

决策论在钻头选型中的应用

本文把决策论中的最小最大决策方法和贝叶斯决策方法应用于钻头的选型，通过对钻头的选型，可以估算或预算出全井的最低成本和钻井周期。     

物流自动化系统故障诊断的贝叶斯决策判据

贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法。本文针对物流自动化系统状态监测和故障诊断，分析、研究基于最小错误率和最小风险的Bayes决策判据，提高系统故障诊断水平。     

一种基于离散马尔可夫过程的诊断风险模型

文章建立了一个基于贝叶斯公式和马尔可夫链的诊断模型,并根据中国现有的医疗管理体制进行假设检验,对假设结果进行评价。在分类过程中应用贝叶斯决策,将医疗诊断简单情况下的二值分类进行研究,同时依据分类平均风险最小的原则给出了分类的决策函数,并应用贝叶斯理论和马尔可夫过程进行讨论。实验证实了在我国建立强制医疗责任保险制度的正确性与必要性。     

气井产能的模糊综合评价

气井产能作为一个表示动态特征的参数,是气井评价的重要指标之一.依据测井数据进行产能评价,采用模糊数学中的模糊多目标决策综合评判建立了气井产能评价模型.对已分好类的气井建立贝叶斯判别函数,对其进行回判,并且通过实例进行验证,为气井产能评价方案提供了理论依据.     

移动商务竞价行为的精炼贝叶斯纳什均衡研究

研究了移动商务环境下企业竞价决策行为的贝叶斯纳什均衡问题.企业间信息不对称导致价格博弈成为决定最终购买的重要因素.将移动商务下企业产品竞价过程视为一个信息不完全条件下的动态博弈过程,首先分析了企业购买行为中所涉及的基本信息及其抽象表示,对进行博弈分析的基本假设进行定义,然后引入自然人对目标企业收益不确定性进行贝叶斯先验概率设定,在此基础上对购买竞价过程进行精炼贝叶斯纳什均衡解研究,从而得到移动商务竞价行为的博弈均衡解.     

基于贝叶斯网络的公众参与PPP项目决策研究

目前PPP项目决策论证只注重项目的财务分析,探求公共部门与私人投资者的利益合作,忽视了PPP项目另一利益主体——社会公众的需求,从而造成了许多PPP项目最终的社会满意度不高、国民经济评价不佳等问题.本文在研究公众参与PPP项目决策的可行性和有效性的基础上,以贝叶斯网络为手段建立了一个多目标决策模型,辅助公众参与PPP项目规划决策.最后,通过对某商业性PPP项目决策模型的模拟运算,分析了该模型结果的获得过程.